본 연구는 효과적인 안전사고 사례 분석방법의 개선에 대한 내용을 담고 있다. 안전사고 사례의 수집과 분석방법에 대해 현황을 파악하고, 빅데이터 분석 방법을 활용하여 분석 모델의 제시 및 실제 부상재해 데이터에 대한 적용까지 하고 있다. 기존의 안전사고 분석의 문제점으로는 사고의 분석 수집대상이 사망, 중상위주인 것과 통계적인 분석 방법의 접근으로 대책수립을 위한 효과적인 분석이 실시되지 않고 있는 점이 있다. 이에 안전사고 사례 분석 방법을 개선해 보고자 텍스트에서 필요한 정보를 추출하는 ...
본 연구는 효과적인 안전사고 사례 분석방법의 개선에 대한 내용을 담고 있다. 안전사고 사례의 수집과 분석방법에 대해 현황을 파악하고, 빅데이터 분석 방법을 활용하여 분석 모델의 제시 및 실제 부상재해 데이터에 대한 적용까지 하고 있다. 기존의 안전사고 분석의 문제점으로는 사고의 분석 수집대상이 사망, 중상위주인 것과 통계적인 분석 방법의 접근으로 대책수립을 위한 효과적인 분석이 실시되지 않고 있는 점이 있다. 이에 안전사고 사례 분석 방법을 개선해 보고자 텍스트에서 필요한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝 기법과 키워드 간의 관계를 분석하는 언어 네트워크 방법이 활용하여 안전사고를 분석에 적용해 보았다. 또한 분석대상의 사고를 기존의 사망재해가 아닌, 부상재해 중심으로 바꾸어 보았다. 분석결과 주요 안전재해를 유발하는 주요 요인들과 형태가 파악되었다. 네트워크 그래프를 통해 시각화 된 자료들이 기존의 통계적인 방법과는 다른 형태의 결과물을 보여 주었고, 좀 더 직관적인 정보를 얻을 수 있었다. 또한 분석과정에서 사망재해 부상재해의 발생형태가 각각 ‘추락’과 ‘넘어짐’으로 다르게 나타났지만, 주요 기인물에 있어서는 유사성이 드러났다. 본 연구의 부상재해에 대한 결과를 요약한다면, 넘어짐의 발생형태가 많고, 사용되는 자재와 작업도구 정리 및 사용방법. 사다리 등 작업발판의 사용, 그라인더 등에 대해 대책이 요구되는 것으로 드러났다.
본 연구는 효과적인 안전사고 사례 분석방법의 개선에 대한 내용을 담고 있다. 안전사고 사례의 수집과 분석방법에 대해 현황을 파악하고, 빅데이터 분석 방법을 활용하여 분석 모델의 제시 및 실제 부상재해 데이터에 대한 적용까지 하고 있다. 기존의 안전사고 분석의 문제점으로는 사고의 분석 수집대상이 사망, 중상위주인 것과 통계적인 분석 방법의 접근으로 대책수립을 위한 효과적인 분석이 실시되지 않고 있는 점이 있다. 이에 안전사고 사례 분석 방법을 개선해 보고자 텍스트에서 필요한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝 기법과 키워드 간의 관계를 분석하는 언어 네트워크 방법이 활용하여 안전사고를 분석에 적용해 보았다. 또한 분석대상의 사고를 기존의 사망재해가 아닌, 부상재해 중심으로 바꾸어 보았다. 분석결과 주요 안전재해를 유발하는 주요 요인들과 형태가 파악되었다. 네트워크 그래프를 통해 시각화 된 자료들이 기존의 통계적인 방법과는 다른 형태의 결과물을 보여 주었고, 좀 더 직관적인 정보를 얻을 수 있었다. 또한 분석과정에서 사망재해 부상재해의 발생형태가 각각 ‘추락’과 ‘넘어짐’으로 다르게 나타났지만, 주요 기인물에 있어서는 유사성이 드러났다. 본 연구의 부상재해에 대한 결과를 요약한다면, 넘어짐의 발생형태가 많고, 사용되는 자재와 작업도구 정리 및 사용방법. 사다리 등 작업발판의 사용, 그라인더 등에 대해 대책이 요구되는 것으로 드러났다.
This study is for developing an effective way to analyze incident cases at work place. This study covers looking the current status of how incident cases are analyzed in normal practice. And this study presents and run the new model of analyzing incident cases using big data analysis techniques whic...
This study is for developing an effective way to analyze incident cases at work place. This study covers looking the current status of how incident cases are analyzed in normal practice. And this study presents and run the new model of analyzing incident cases using big data analysis techniques which is distinguished with the conventional way based on statistical analysis. One of the weaknesses of the conventional way is that incidents being reported and analyzed are centered and focused on only severe cases such as fatalities and major injuries in Korea which is insufficient for developing policies of accident prevention according to the accident pyramid. And the other problem is that the conventional analyzing way using categorizing and statistical techniques cause loss of incident information and it shows only fragmented result. So this study presents different analyzing model using text mining and network analysis techniques. Plus, this study analyze incident cases that are focused on minor and major injury cases, not fatalities. The result of analysis with new model shows what and how it contributes to the incidents in an incorporated way using visible network graph which is more intuitive and significant result in comparing with the conventional way. And the result also shows that the main pattern of injury incidents is 'fall/trip' which is different with the main pattern of fatality incidents, 'fall at height'. But the cause material of incidents from the results shows some similarities on both injury and fatality incidents which may shows some connection between injury and fataility incident's characteristic in the accident pyramid.
This study is for developing an effective way to analyze incident cases at work place. This study covers looking the current status of how incident cases are analyzed in normal practice. And this study presents and run the new model of analyzing incident cases using big data analysis techniques which is distinguished with the conventional way based on statistical analysis. One of the weaknesses of the conventional way is that incidents being reported and analyzed are centered and focused on only severe cases such as fatalities and major injuries in Korea which is insufficient for developing policies of accident prevention according to the accident pyramid. And the other problem is that the conventional analyzing way using categorizing and statistical techniques cause loss of incident information and it shows only fragmented result. So this study presents different analyzing model using text mining and network analysis techniques. Plus, this study analyze incident cases that are focused on minor and major injury cases, not fatalities. The result of analysis with new model shows what and how it contributes to the incidents in an incorporated way using visible network graph which is more intuitive and significant result in comparing with the conventional way. And the result also shows that the main pattern of injury incidents is 'fall/trip' which is different with the main pattern of fatality incidents, 'fall at height'. But the cause material of incidents from the results shows some similarities on both injury and fatality incidents which may shows some connection between injury and fataility incident's characteristic in the accident pyramid.
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